Sunucusuz Hesaplama

Sunucusuz Mimariyi Anlama

Sunucusuz bir kurulumda, uygulamalar genellikle belirli olaylar tarafından tetiklenen bağımsız işlevlerin bir koleksiyonu olarak yapılandırılır. Bu model genellikle Hizmet Olarak İşlev (FaaS) olarak bilinir. Olaylar HTTP isteklerini (API çağrıları gibi), veritabanı değişikliklerini, bulut depolama alanına dosya yüklemelerini veya bir kuyruk sisteminden gelen mesajları içerebilir. Bir olay gerçekleştiğinde, bulut sağlayıcısı ilgili işlevi çalıştırmak için gerekli işlem kaynaklarını otomatik olarak tahsis eder. Yürütme tamamlandığında, bu kaynaklar ölçeklendirilir, genellikle bekleyen istek yoksa sıfıra indirilir. Bu olay odaklı, otomatik ölçeklendirme yaklaşımı, sunucuların sürekli çalıştığı, potansiyel olarak atıl kaynaklara ve daha yüksek işletme maliyetlerine yol açan geleneksel mimarilerden önemli ölçüde farklıdır. Birçok yapay zeka kullanım durumunun değişken talepleriyle iyi uyum sağlar.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Faydaları

Sunucusuz bilgi işlem, sıklıkla değişken hesaplama talepleri olan yapay zeka ve makine öğrenimi iş yükleri için cazip avantajlar sunar:

• Otomatik Ölçeklenebilirlik: Öngörülemeyen yükleri sorunsuz bir şekilde yönetir. Örneğin, tahminler sunan bir çıkarım motoru taleplerde ani artışlar yaşayabilir. Sunucusuz platformlar, manuel müdahale olmadan talebi karşılamak için işlev örneklerini otomatik olarak yukarı veya aşağı ölçeklendirerek tutarlı performans sağlar. Bu, gerçek zamanlı çıkarım gerektiren uygulamalar için çok önemlidir.
• Maliyet Verimliliği: Kullanım başına ödeme esasına göre çalışır. Genellikle yalnızca işlevleriniz tarafından tüketilen gerçek işlem süresi için milisaniyesine kadar faturalandırılırsınız. Bu, atıl sunucu kapasitesiyle ilişkili maliyetleri ortadan kaldırarak periyodik model eğitimi veya seyrek veri işleme işleri gibi görevler için ekonomik hale getirir. Ölçek ekonomisi avantajlarını keşfedin.
• Daha Hızlı Geliştirme Döngüleri: Altyapı yönetimini ortadan kaldırır. Geliştiriciler yalnızca veri ön işleme, özellik çıkarma veya tahmin mantığını çalıştırma gibi belirli görevler için kod yazmaya odaklanabilir. Bu, geliştirme ve dağıtımı hızlandırır, farklı modeller veya hiperparametre ayarlama stratejileri ile daha hızlı denemeyi kolaylaştırırUltralytics kılavuzu).
• Basitleştirilmiş Operasyonlar: Operasyonel ek yükü azaltır. İşletim sistemlerine yama ekleme, sunucu kapasitesini yönetme ve yüksek kullanılabilirlik sağlama gibi görevler bulut sağlayıcısı tarafından yerine getirilir ve temel makine öğrenimi görevleri için kaynaklar serbest kalır. Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) hakkında daha fazla bilgi edinin.

AI/ML'de Gerçek Dünya Uygulamaları

Sunucusuz mimariler çeşitli AI/ML görevleri için çok uygundur:

1. Görüntü ve Video Analizi: Kullanıcı tarafından yüklenen görüntüler üzerinde nesne algılama işlemi gerçekleştiren bir uygulama düşünün. Ultralytics YOLO Model. Bulut depolama alanına ( Amazon S3 veya Google Cloud Storage gibi) bir yükleme olayı sunucusuz bir işlevi tetikler. Bu işlev görüntüyü yükler, algılama için YOLO modelini çalıştırır, potansiyel olarak görüntü segmentasyonu gerçekleştirir ve sonuçları (örneğin, sınırlayıcı kutular, sınıf etiketleri) bir veritabanında depolar veya bir API aracılığıyla döndürür. Sistem, önceden sağlanmış sunuculara ihtiyaç duymadan yükleme sayısına göre otomatik olarak ölçeklenir. Bu model, içerik moderasyonundan tıbbi görüntü analizine kadar çeşitli uygulamalarda kullanışlıdır. Daha fazla örnek için Ultralytics çözümlerine bakın.
2. Chatbot Arka Uçları: Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) tarafından desteklenen birçok sohbet robotu, gelen kullanıcı mesajlarını işlemek için sunucusuz işlevler kullanır. Her mesaj, metni işleyen, LLM API ( GPT-4 gibi) ile etkileşime giren, gerekli eylemleri (örneğin, vektör arama yoluyla veritabanı aramaları) gerçekleştiren ve bir yanıtı geri gönderen bir işlevi tetikler. Talep başına ödeme modeli, değişken kullanım modellerine sahip sohbet robotları için idealdir. Doğal Dil İşleme (NLP) kavramlarını keşfedin.

Sunucusuz ve İlgili Kavramlar

Sunucusuz bilişimi ilgili teknolojilerden ayırmak önemlidir:

• Bulut Bilişim ve Sunucusuz: Bulut Bilişim, bilgi işlem hizmetlerinin internet üzerinden geniş çaplı olarak sunulmasıdır. Sunucusuz, bulut bilişim içinde otomatik kaynak yönetimi ve olay odaklı işlevleri (FaaS) vurgulayan ve sunucu yönetimini tamamen soyutlayan belirli bir yürütme modelidir. Hizmet Olarak Altyapı (IaaS) gibi diğer bulut modelleri hala kullanıcıların sanal makineleri yönetmesini gerektirir.
• Konteynerleştirme ve Sunucusuz: Docker gibi konteynerleştirme araçları uygulamaları ve bağımlılıklarını paketler. Kubernetes gibi orkestrasyon platformları bu konteynerlerin dağıtımını, ölçeklendirilmesini ve yönetimini otomatikleştirir. Kubernetes, çıplak metal veya VM'leri yönetmeye kıyasla operasyonel yükü azaltırken, yine de altta yatan küme altyapısını yönetirsiniz. Sunucusuz platformlar bu katmanı tamamen soyutlar; yalnızca işlev kodunu yönetirsiniz. Docker' ı Ultralytics ile nasıl kullanacağınızı görün.
• Uç Bilişim ve Sunucusuz: Uç Bilişim, gecikme süresini ve bant genişliği kullanımını azaltmak için verilerin veri kaynağına yakın cihazlarda ("uç") yerel olarak işlenmesini içerir. Sunucusuz bilişim ise genellikle merkezi bulut veri merkezlerindeki işlevleri çalıştırır. Farklı olsalar da birbirlerini tamamlayıcı olabilirler; bir uç yapay zeka cihazı ( NVIDIA Jetson'da çalışan bir cihaz gibi) ilk işleme veya filtreleme işlemini gerçekleştirebilir ve ardından daha karmaşık analiz veya toplama için buluttaki sunucusuz bir işlevi tetikleyebilir. Genellikle uç ve bulut işlemeyi birleştiren yapay zeka destekli güvenlik kameraları hakkında bilgi edinin.

Önde gelen sunucusuz platformlar arasında AWS Lambda, Google Cloud Functions ve Azure Functions yer almaktadır. Bu hizmetler, sunucusuz AI/ML uygulamalarını etkili bir şekilde oluşturmak ve çalıştırmak için gereken altyapıyı sağlar ve genellikle depolama, veritabanları ve mesajlaşma için diğer bulut hizmetleriyle entegre olur. Ultralytics HUB gibi platformlar, sunucusuz kurulumlar da dahil olmak üzere çeşitli mimarilerdeki modellerin dağıtımını ve yönetimini daha da kolaylaştırabilir(HUB dokümanlarını keşfedin).